Contexte de l’étude et objectifs de la recherche L’épilepsie est une maladie neurologique spontanée et grave, caractérisée par des crises répétées, affectant environ 50 millions de personnes dans le monde [1]. Bien que les progrès des médicaments antiépileptiques (ASM) aient été réalisés ces dernières années, l’épilepsie pharmacorésistante (Drug-Re...

Réseau fonctionnel cérébral basé sur la décomposition modale empirique améliorée pour l’analyse et la détection de l’anxiété Contexte académique et objectifs de la recherche Avec l’augmentation du stress de la vie moderne, l’anxiété, en tant que maladie neurologique courante, devient de plus en plus un problème urgent à résoudre dans le domaine de ...

Rôle des micro-états EEG dans la prédiction de l’efficacité du traitement par oxcarbazépine chez les patients nouvellement diagnostiqués avec une épilepsie focale Introduction Contexte L’épilepsie focale est le type d’épilepsie le plus courant, représentant environ 60% de tous les cas d’épilepsie. Le choix des médicaments antiépileptiques varie en ...

Exploration et Fusion de Caractéristiques Multi-Niveaux pour la Prédiction de l’État IDH sur les IRM Contexte de l’étude Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires malignes les plus courantes chez les adultes. Selon la classification des tumeurs de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) en 2021, le génotype joue un rôle crucial dans la so...

Dans le diagnostic médical moderne et la recherche clinique, la technique d’imagerie par résonance magnétique dynamique avec contraste (Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI) fournit des informations importantes sur l’histopathologie des tissus. En ajustant le modèle Tracer-Kinetic (TK), on peut extraire les paramètres pharm...

Classification des Gliomes et de la Maladie d’Alzheimer sur des IRM 3D Basée sur le Cadre d’Adaptation de Domaine Siamese-Transport Contexte de l’Étude Dans le diagnostic assisté par ordinateur, le dépistage des images par résonance magnétique (IRM) 3D joue un rôle crucial dans le diagnostic précoce de diverses maladies cérébrales, permettant de pr...

Réseau de Sommeil Profond : Modèle de Scoring Automatique des Stades de Sommeil Basé sur l’EEG à Canal Unique Introduction Le sommeil a un impact significatif sur la santé humaine, et surveiller la qualité du sommeil est crucial dans la recherche et la pratique médicale. Traditionnellement, les experts en sommeil évaluent les stades du sommeil en a...

Ces dernières années, la technologie de réalité virtuelle (VR) est devenue de plus en plus courante, et le prix des équipements matériels associés est devenu plus abordable. Par exemple, les écrans montés sur la tête (Head Mounted Displays, HMDs) disponibles sur le marché offrent désormais une haute résolution d’affichage ainsi qu’un suivi précis d...

En raison de la forte incidence et de la létalité des tumeurs cérébrales, il est devenu particulièrement important de détecter et de classifier rapidement et précisément les tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales incluent des types malins et non malins, et leur croissance anormale peut causer des dommages à long terme au cerveau. L’imagerie par...

Le classement des phases de sommeil est essentiel pour évaluer la qualité du sommeil et diagnostiquer les maladies. Cependant, les méthodes actuelles de classification rencontrent encore de nombreux défis lorsqu’il s’agit de traiter les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux cérébraux multicanaux qui changent avec le temps, de gérer ...